「两阶段后训练方法」共找到 3662 篇相关文章
入局AI Infra：程序员必须了解的AI系统设计与挑战知识
文章分享传统后台工程师技术栈和方法论如何迁移到AI系统，系统性拆解AI Infra的硬件、软件、训练和推理挑战，如硬件从CPU到GPU、软件依赖深度学习框架，还分析训练和推理面临的问题及解决办法。
如何判断AI视频真假？综述动态、可溯源、可解释的检测体系 | ACL26
AI视频生成技术发展迅速，现有检测方法难满足需求。最新综述提出「事实保真度验证」目标，梳理出视觉与语言双视角的四层检测框架，还分析了检测方法演进、评测指标和数据集，为AI视频检测提供落地地图。
建模世界偏好：偏好建模中的Scaling Laws
研究首次揭示人类偏好建模遵循Scaling Law，从论坛收集数据在Qwen 2.5模型训练，发现测试损失随训练规模指数增长线性下降。提出建模世界偏好，论文和模型已开源，还探讨了偏好建模可扩展性等问题。
缺数据也能拿SOTA？清华&上海AI Lab破解机器人RL两大瓶颈
现有机器人视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型训练范式存在数据采集成本高、泛化能力不足等问题。清华和上海AI Lab团队提出SimpleVLA-RL，解决了VLA模型训练的核心瓶颈，在多基准测试中实现SoTA性能。
机器人的「GPT时刻」来了？丰田研究院悄悄做了一场最严谨的VLA验证实验
丰田研究院（TRI）团队研究大型行为模型（LBM），在近1700小时机器人数据上训练并大量部署评估。发现LBM性能提升显著，预训练小数据量也能带来增益，预示机器人通用大模型或到来。
ROLL：面向大规模语言模型的高效强化学习框架
本文介绍阿里推出的ROLL强化学习框架，专为LLM训练优化。它设计灵活，不同用户可用其满足业务、探索或线上指标需求。在多任务训练中性能出色，还采用创新机制提升效率，支持自定义操作，适合学术和业务场景。
让AI作画自己纠错！随机丢模块就能提升生成质量，告别塑料感废片
来自清华、阿里等的团队推出S² - Guidance方法，通过随机丢弃网络模块动态构建子网络实现自我修正。它避免了其他方法繁琐调参，在文生图和文生视频任务中显著提升生成质量与连贯性，且计算高效。
UserBench 与 UserRL 带来的交互智能范式转向
当下大模型在与用户交互时存在不足，来自UIUC与Salesforce的UserBench和UserRL两篇新作，将‘用户价值’量化，把‘可测的交互’转化为‘可训练的策略’，从评测和训练层面推动模型向‘懂用户’转变。
EMNLP2025 | 探究大语言模型的语言共享神经元提升低资源语言能力
论文提出BridgeX - ICL方法提升LLM低资源语言性能，通过三步实现优化。构建两类探测数据解决传统问题，识别重叠神经元，用HSIC选最优桥梁语言，在多任务实验验证其有效，揭示多语言机制规律。
用“因果规划”解决多智能体协作中的任务依赖难题｜港科广&腾讯
港科广和腾讯研究团队提出CausalMACE方法，将因果推理机制引入开放世界多智能体系统。该方法含全局因果任务图，框架分“判断”“规划”“执行”环节，在基准任务中表现出色，已中稿EMNLP 2025 Findings。